Ein doppelt adaptiver Datei-Komprimierungsalgorithmus

Wir beschreiben ein Ein-Pass-Komprimierungsschema, das keine statistischen Eigenschaften der komprimierten Daten annimmt. Die Modellstruktur wählt adaptiv eine Teilmenge von Erstordnung-Markov-Kontexten aus, basierend auf einer Schätzung der Popularität des Kandidatenkontexts. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die nicht ausgewählten (zusammengefassten) Erstordnungskontexte werden gleich gemacht, was die Kosten im Vergleich zu einem vollständigen Erstordnung-Markov-Modell reduziert. Symbolwiederholungen werden in speziellen Zweitordnung-Markov-Kontexten verarbeitet. Die Statistiken für jedes Symbol werden adaptiv durch eine Erweiterung früherer Arbeiten bestimmt.